WeatherNext 3: Is dit nu het beste weermodel ter wereld?
0
De wereld van weersverwachtingen verandert razendsnel. Waar klassieke modellen zoals ECMWF en ICON de atmosfeer berekenen op basis van natuurkundige vergelijkingen, worden AI-weermodellen steeds populairder. Begin september 2026 lanceerde Google WeatherNext 3, een nieuw wereldwijd AI-weermodel met verwachtingen tot 15 dagen vooruit, elk uur nieuwe updates en een ensemble van 64 leden. Indrukwekkend. Maar is WeatherNext 3 daarmee ook meteen het beste weermodel voor de Benelux? Niet noodzakelijk. Het hangt sterk af van de verwachtingstermijn en het type weer.
- Weerliefhebber? Volg ons via X en Facebook
- Volg de interessante weerberichten op YouTube
- Bekijk zelf de weerkaarten op onze site
Deelnemen aan discussie? Ben je geïnteresseerd om deel te nemen als weeramateur of liefhebber van het weer aan het weerforum? Onderaan dit artikel krijg je bliksemsnel & gratis toegang tot alle reacties. Je kan ook je eigen weerfoto’s uploaden.
Wat doet WeatherNext 3?
WeatherNext 3 is een wereldwijd AI-weermodel dat op basis van enorme hoeveelheden historische en actuele weerdata leert hoe de atmosfeer zich ontwikkelt. In tegenstelling tot klassieke modellen hoeft het niet bij elke run alle atmosferische processen expliciet opnieuw te berekenen. Een belangrijk verschil met eerdere AI-modellen is dat WeatherNext 3 ook gebruikmaakt van actuele geostationaire satellietbeelden. Daardoor kan het model zeer frequent worden geüpdatet. Google geeft aan dat het systeem uurlijkse verwachtingen tot 15 dagen vooruit produceert, met voor sommige oppervlaktevariabelen een resolutie van ongeveer 5 tot 10 km.
Daarnaast produceert WeatherNext 3 64 verschillende scenario’s voor een ensemble. Dat is belangrijk, want hoe verder we vooruit kijken, hoe groter de onzekerheid wordt. Een ensemble toont niet alleen wat het meest waarschijnlijke scenario is, maar ook hoeveel vertrouwen we daarin mogen hebben. Stel dat we tien dagen vooruit naar een mogelijke hittegolf kijken. Eén modelrun met 35°C zegt op zichzelf niet zoveel. Als 55 van de 64 ensembleleden in een weerpluim langdurige hitte tonen, wordt het signaal veel sterker. Als slechts enkele leden dat doen, blijft de verwachting onzeker.
AI-modellen zijn intussen echte concurrenten
WeatherNext 3 staat niet op zichzelf. Google ontwikkelde eerder al GraphCast en GenCast, die bij verschillende verificaties sterk presteerden tegenover klassieke mondiale modellen. Ook ECMWF gebruikt inmiddels AI operationeel. Naast het klassieke IFS draait daar nu het Artificial Intelligence Forecasting System (AIFS). De oude vraag “ECMWF of GFS?” wordt daardoor steeds minder relevant. Meteorologen beschikken nu over een mix van klassieke fysische modellen en AI-systemen, elk met hun eigen sterke en zwakke punten.
Welk model is nu het beste?
De logische vervolgvraag is natuurlijk: welk weermodel is nu het beste voor de Benelux? Daar bestaat eigenlijk geen eenvoudig antwoord op. Welk model de meeste waarde heeft, hangt af van de verwachtingstermijn, de weersituatie en wat je precies wilt voorspellen. Voor de korte termijn zijn modellen met een hoge ruimtelijke resolutie, zoals HARMONIE, AROME en ICON-D2, bijzonder nuttig. Zeker bij lokale weersverschijnselen, zoals buien, mist of onweer, kunnen deze modellen meer detail geven. Voor de eerstvolgende uren blijven daarnaast actuele waarnemingen van radar en satelliet onmisbaar.
Vanaf enkele dagen vooruit krijgen globale modellen zoals ECMWF-IFS en AI-weermodellen zoals AIFS en WeatherNext 3 meer waarde. Zij zijn vooral sterk in het voorspellen van de grootschalige ontwikkeling van de atmosfeer. Nog verder vooruit, worden ensembleverwachtingen steeds belangrijker. In plaats van één exacte verwachting geven ze een beeld van de verschillende mogelijke ontwikkelingen en de onzekerheid daarop.
Er bestaat dus niet zoiets als “het beste weermodel”. Voor een grootschalig temperatuurpatroon kan een globaal AI-model bijvoorbeeld uitstekend presteren, terwijl voor de precieze ontwikkeling van een onweerslijn boven België een regionaal model vaak veel relevantere informatie geeft. Een goede meteoroloog kiest daarom niet één model, maar gebruikt verschillende modellen afhankelijk van de situatie en verwachtingstermijn.
Waarom hoge resolutie belangrijk blijft
Voor lokale convectie blijft de Benelux bijzonder lastig. WeatherNext 3 kan goed voorspellen dat warme, vochtige en onstabiele lucht boven West-Europa aanwezig is. Maar of een onweerslijn om 20 uur over Brussel trekt, om 22 uur over Antwerpen ligt of 50 kilometer oostelijker passeert, hangt af van processen op een veel kleinere schaal. Regionale modellen zoals ICON-D2, AROME en HARMONIE zijn speciaal ontwikkeld om zulke fijnmazige structuren beter te simuleren. Ze blijven daarom zeer belangrijk voor korte-termijnverwachtingen van onweer, windstoten, hagel en lokale neerslag. En zodra buien daadwerkelijk ontstaan, worden actuele waarnemingen nog belangrijker. Radar, satellietbeelden en bliksemdetectie zijn op dat moment vaak waardevoller dan een modelrun van enkele uren eerder.
Waar WeatherNext 3 dan waarschijnlijk het sterkst is
Het grootste potentieel ligt waarschijnlijk tussen ongeveer dag 3 en dag 15. Juist in die periode wordt de atmosfeer steeds minder voorspelbaar en wordt een ensemble belangrijker. WeatherNext 3 kan dan helpen inschatten hoe robuust een bepaald patroon is. Denk aan: langdurige hittegolven, koude-uitbraken, stormbanen, blokkades, langdurig natte of droge periodes. Als meerdere AI- en klassieke modellen dezelfde ontwikkeling tonen, neemt het vertrouwen sterk toe. Als ze uiteenlopen, is dat net een duidelijk signaal dat de verwachting onzeker is.
De interessantste vergelijking van de komende jaren wordt waarschijnlijk die tussen Google WeatherNext en ECMWF AIFS/IFS. ECMWF heeft als grote troef zijn zeer uitgebreide operationele weersysteem, inclusief geavanceerde data-assimilatie en klassieke fysische modellen. Google kiest sterker voor AI, zeer snelle berekeningen, hoge updatefrequentie en directe integratie van satellietinformatie. Het is daarom niet waarschijnlijk dat één van beide systemen “alles wint”. Voor meteorologen is het juist interessant dat de modellen op fundamenteel verschillende manieren tot een verwachting komen. Als ze ondanks die verschillen hetzelfde patroon laten zien, is dat extra waardevolle informatie.
Betekent dit het einde van klassieke weermodellen?
Klassieke modellen blijven essentieel omdat ze de atmosfeer expliciet fysisch simuleren en gekoppeld kunnen worden aan oceaan-, golf- en andere klimaatsystemen. AI-modellen zijn veel sneller en efficiënter, maar leren patronen uit bestaande data. Daardoor blijft de vraag relevant hoe goed ze omgaan met zeer extreme of zeldzame situaties die weinig in de trainingsdata voorkomen. De toekomst lijkt daarom eerder hybride: klassieke modellen, AI-modellen, ensembles, radar en satellietwaarnemingen zullen naast elkaar worden gebruik